Modeling respiratory viral infections actual in the first quarter of the XXI century: from primary epithelial cultures to organoids
Notice bibliographique
Résumé
Respiratory viral infections pose a serious public health issue resulting in high morbidity and mortality, as well as profound socioeconomic losses. Therefore, it accounts for a need to research respiratory viral infections immunopathogenesis, development of effective vaccines and antiviral drugs, as well as measures to monitor viral infections. The aim of the review is to analyze current methods for modeling respiratory viral infections ex vivo. Material and methods. There were analyzed current data regarding development and application of models based on primary epithelial cells (PECs) derived from various anatomical sites of the human respiratory tract (RT) and 3D cell cultures. For this, there were assessed 158 publications retrieved from the main databases (Web of Science, PubMed, Scopus, Elsevier, Google Scholar and RSCI until January 2025) by querying the keywords: respiratory viruses; primary airway epithelium cultures; organoids; immunopathogenesis; tropism; cellular receptors; cytokines. Results and discussion. The analysis showed that models based on PECC are widely used in virological studies of respiratory viral infections, which, however, is coupled to certain disadvantages. More advanced are RT 3D models (organoids or mini-organs, spheroids, “organs on a chip”), which allow not only to reproduce infectious processes, but also to study immunopathogenesis taking into account the immunometabolic and immunoneurological status. Using RT PECs and 3D models, the properties of a number of respiratory viruses actual in the first quarter of the XXI century (influenza and parainfluenza, pneumoviruses, coronaviruses, rhinoviruses, bocaviruses, adenoviruses) such as tissue tropism, receptor interactions and innate immune response were assessed. Moreover, we also present information on promising models for respiratory viral infections that reproduce essential aspects of RT physiology. Conclusion. The primary biotechnological aim for virological studies of respiratory viral infections is to generate a multiparameter, reproducible and cost-effective RT modeling system that imitates its morphological and functional structure.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».